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公开(公告)号：CN119580213A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411675418.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Inventor： 张本腾 , 郑浩天 , 张鹏 , 毛莺池 , 聂兵兵 , 许皓文 , 戚荣志 , 徐小坤 , 王彦芳 , 彭欣欣 , 张家恺 , 魏子钧 , 刘军显 , 李玲 , 孔明 , 郭彪 , 刘锦 , 赵家尧 , 王贵华 , 王龙 , 王英洁 , 段永杰 , 沈凤群 , 李清梦
Abstract: 本发明公开一种面向无人巡检设备的联邦动态聚合优化方法及系统，构建基于联邦学习的模型训练优化方法。基于模型在巡检设备上的输出的Logits，动态地计算模型在该设备上的一致性，云服务器根据计算得到的模型一致性为每一台巡检设备分配不同的全局聚合权重；云服务器在完成全局聚合后会平均集成最新的历史全局模型参数作为下一轮联邦训练的全局集成参数并下发给参与训练的巡检设备。本发明计算巡检设备的模型一致性并为其分配不同的聚合权重，可以有效防止由本地模型更新偏差导致全局模型的更新偏离最优方向，在加速全局模型收敛速度的同时提高全局模型准确率。
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公开(公告)号：CN117520779B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311539378.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，包括：1)利用图结构对水电机转轮运行产生的多元时间序列进行显式建模；2)采用图扩散卷积重建节点之间的连接关系，实现特征的传递与融合；3)合并加权图并利用图注意力网络学习节点之间的注意力权重；4)引入fastDTW预训练并联合双重对比损失学习，更新模型参数，优化水电机转轮状态关联性度量结果。本发明用于发现水电机转轮状态之间的关联关系，根据关联关系提供了水电机转轮故障诊断的相关依据，可以帮助制定有效的运行优化、性能优化策略和维护计划，提高水电机的可靠性、效率和维护效果。
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公开(公告)号：CN118965045A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410972053.3
申请日：2024-07-19
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开一种基于自注意力的水电机转轮状态数据深度聚类方法，包括：1)提取水电机转轮状态数据在多种稳定运行状态下的低维特征表示，实现对复杂数据的初步降维和特征提取；2)挖掘不同运行状态下水电机转轮状态数据之间的内在联系，对水电机转轮状态数据的特征进行有效融合；3)基于融合后的特征，运用KL散度作为聚类目标函数，优化聚类算法参数以实现水电机转轮状态数据的有效聚类。本发明提高了对水电机转轮状态数据的表征和理解能力，有助于挖掘水电机转轮状态数据的分布规律或潜在分布规律，为水电机的运行监测和维护提供了有效的数据分析工具。
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公开(公告)号：CN118334330B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410358422.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
Inventor： 钱勇 , 毛莺池 , 赵培双 , 李洪波 , 潘祯祥 , 廖贵能 , 陈时 , 彭欣欣 , 张礼兵 , 刘军显 , 李耀德 , 王海燕 , 吴智明 , 马江霞 , 杨福平 , 赵家尧 , 吴永奇 , 孙亚民 , 孔岩鑫 , 查海华 , 李临国 , 李景卫 , 陈汝春
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于双向跨模态注意力机制的RGB‑D大坝缺陷图像语义分割方法，对输入的RGB‑D大坝图像进行特征提取，利用两个并行的分层Transformer网络分阶段提取多种分辨率大小的RGB图像特征图和深度图像特征图；将各阶段提取到的两种特征图一起输送到特征校准模块CA‑FCM，利用通道注意力机制对来自两种模态的特征进行相互校准，过滤彼此的噪声信息；将同一级别校准后的特征送入特征融合模块CM‑FFM，基于跨模态注意力机制进一步地完善RGB特征图和深度特征图，并融合成单个特征图；将融合后的特征图由多层感知机组成的解码器进行解码，转换成语义分割图。本发明解决了对RGB‑D大坝缺陷图像特征提取不充分，以及无法有效融合RGB特征图和深度特征图的问题，从而提高了RGB‑D大坝缺陷图像语义分割的精度。
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公开(公告)号：CN118569260A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411036769.9
申请日：2024-07-31
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种面向水库群联合调度的小样本命名实体识别方法，通过实体跨度检测和实体类型分类两个阶段构建模型。在跨度检测阶段使用跨度边界矩阵，学习跨度边界信息并过滤潜在错误跨度，提高检测精度；在实体类型分类阶段，通过标签引导提高原型网络构建质量。在模型训练过程中，使用对比学习改进损失函数，通过反向传播更新参数，使相同类型实体的空间表示更加接近。完成实体原型构造后，利用距离函数计算样本与类别原型之间的距离，并将其转化为相似度概率对样本进行分类。本发明实现了水库群联合调度实体的自动提取，能够在样本较少的数据集中完成命名实体识别任务，具有较高的识别效果，极大节省了人工标记所需的人力物力与时间成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116610958B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202310735109.9
申请日：2023-06-20
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开一种面向无人机群水库水质检测的分布式模型训练方法及系统，在每一轮训练过程中，无人机从参数服务器接收到全局模型，对接收到的全局模型进行迭代训练，将交叉熵损失函数替换为焦点损失函数，平衡各类别样本在总损失值中的占比，降低本地模型对多数类样本的偏好性；在本地训练结束之后，无人机将模型梯度和损失值上传到参数服务器，参数服务器从接收到的模型梯度中选择主导梯度，并根据主导梯度对所有本地梯度进行修正，来缓解本地模型梯度间的冲突，最终提高水质检测模型的精度。本发明降低了中央服务器的负载，避免了模型训练时敏感数据泄露的风险，解决本地梯度在全局聚合阶段产生梯度冲突的问题，有助于更准确地识别水质问题。
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公开(公告)号：CN118332076A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410345422.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Inventor： 毛莺池 , 陈秉睿 , 丁玉江 , 卢俊 , 戚荣志 , 吴波 , 李玲 , 潘祯祥 , 杨先涛 , 谢文明 , 罗松 , 方超磊 , 申军成 , 杨骕騑 , 吴胜亮 , 龙海涛 , 陈文梦
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F40/186 , G06F40/194 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开一种基于大语言模型的大坝应急响应规则问答推荐系统及其构建方法，对于用户上传的应急响应文档编码后构建相应知识库；对于用户输入进行攻击性倾向检验；对用户输入进行应急场景识别与提问关键词提取；根据应急场景与提问关键词对知识库中的应急响应规则匹配；将应急响应规则文本整合入提示词模板中并输出结果。本发明用于大坝应急响应规则问答，根据大坝应急响应知识库的相关专业领域知识与预料为大语言模型提供了相关信息，帮助模型更好地理解问题，提高回答的准确性和全面性，增强大坝应急响应规则问答系统的表现。
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公开(公告)号：CN116402275B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310194969.6
申请日：2023-03-03
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N20/20 , G06V20/17 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向大坝智能协同巡检的无人载具动态选择方法，在现实的大坝库区环境中，基于联邦学习针对边缘设备的异构性来多节点协作执行相应的巡检任务，包括：构建节点的本地计算效率评估标准，根据节点客户端计算能力的表征进行分组；在组内通过本地数据代表性评价构造选择权重，并选择最具数据代表性的客户端参与本地训练，融合各组结果完成客户端选择；每一迭代回合的聚合结束后，根据最新一轮的训练时间更新客户端的本地计算效率，再重复以上步骤对客户端选择结果进行动态更新。本发明通过提升各边缘设备的参与度，增强特殊数据的表征能力来提高巡检设备协同监测的缺陷
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公开(公告)号：CN116778363A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310754204.3
申请日：2023-06-25
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/70 , G06N20/00 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种基于联邦学习的低通信量库区水环境风险识别方法，通过个性化本地计算、本地更新相关性检查以及全局模型补偿技术，在保证库区水环境风险识别模型精度的前提下，同时降低上游以及下游通信频次，优化联邦学习通信效率。个性化本地计算通过向本地损失函数中引入正则项，使得本地训练能够适应不同设备能力的无人机，缓解异构数据导致的全局模型精度低等问题；检测无人机本地模型更新与全局模型更新之间的相似程度，避免无人机上传不必要的本地模型更新，降低上游通信频次；在全局模型补偿阶段，参数服务器按概率选取部分无人机下发全局模型更新，未接收到全局模型更新的无人机采用本地更新弥补与全局模型间的差距，降低下游通信频次。
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公开(公告)号：CN116665130A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310670442.6
申请日：2023-06-07
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于时空图的大坝安全监测多元时间序列异常检测方法，包括：1)利用图结构对大坝安全监测多元时间序列时间和变量维度进行显式建模，构建变量特征图和时间特征图；2)采用图注意力网络并行学习时间和变量维度信息，得到更好的表征向量以捕获数据深层依赖关系；3)使用联合基于预测和基于重构模型的优化网络计算异常分数，得到大坝部位异常情况。本发明用于检测大坝安全监测数据中的异常情况，提高了大坝安全监测多元时间序列异常检测的精确率和召回率，并能对异常现象进行合理解释，辅助大坝的安全性评判。
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